基本信息

  • 论文：R-Map: A Map Metaphor for Visualizing Information Reposting Process in Social Media
  • 描述：本文提出了一种对社交媒体中“转发”行为的新型可视化设计，同时基于此构建可视分析系统，对微博数据进行可视分析
  • 来源：IEEE VAST 2019
  • 作者：陈帅，李思航，陈思明，袁晓如（北大可视分析团队）

前言

社交媒体中，转发是信息的重要传播途径，同时，转发行为在不同时间，不同人物，不同内容下，有不同的模式，因此，运用可视化作为工具研究转发的行为模式具有重要意义。

然而，由于转发行为的特点，进行可视化面临多个挑战：

  • 规模：热搜事件的爆炸性转发规模
  • 语义：转发行为中的不同角色以及不同内容
  • 时序：行为模式、主题随时间的改变

贡献

  1. 针对信息转发的新型可视化设计（R-Map）
  2. 社交媒体转发行为的可视化分析系统

背景知识

转发相关概念

  • 源用户：原始微博的发布者
  • 关键用户：影响力大，能产生大量转发的用户
  • 转发
    • 直接转发
    • 间接转发
    • 非关注用户转发
    • 主题变更转发

注：转发网络为树形结构，从源用户逐渐扩散开

转发网络中的关注点

  • 转发结构：信息在社交媒体中的传播形态
  • 特殊角色：关键用户对信息转发的影响
  • 主题信息：主题内容与转发行为的关联
  • 动态变化：出现，爆发，消亡的动态过程

R-Map

可视化设计

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Rmap 采用了地图的形式呈现转发树结构，将抽象的关系化为具体形象的地图间的临界或相连关系，具体可视化编码如下：

  • 不同角色：湖泊，地区以及边框修饰
  • 不同关系：
    • 河流：关键用户之间
    • 道路：非关注用户之间
    • 桥梁：语义变更转发
  • 语义信息：子地区划分，覆盖文字，颜色编码
  • 传播层级：颜色深浅编码

实现

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R-Map 的实现分为两步：

  1. 对主干结构进行布局：运用 bubble layout 确定源用户与关键用户的位置
  2. 对其它用户进行填充：只用 Voronoi Partition 的方式，划分区域，并赋值给对应关键用户

微博可视分析系统

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各视图分别表示：

  • a) 微博列表，可点击进一步分析
  • b) R-Map 视图，可进行常规 Pan&Zoom 交互，以及点击查看详情
  • c) 微博详情窗口
  • d) 时间轴，呈现不同关键用户下的转发
  • e) 词云视图，呈现微博中的语义信息
  • f) R-Map 中的地图标识

总结

不足之处

  • 呈现效果不稳定，极大依赖对关键用户的提取
  • 可视化元素过多，比较拥杂
  • 内容的感情色彩判断不准确，所选用的语义分析工具功能受限

未来工作

R-Map 作为对转发网络这一树状结构的可视化呈现，可以拓展到其它的社交媒体中，甚至到更广义的树状网络中


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